TECNIO
eXiT- Enginyeria de Control i Sistemes Intel·ligents és agent acreditat TECNIO en la categoria de desenvolupadors o facilitadors de tecnologia. TECNIO és el segell que otorga la Generalitat de Catalunya a través d’ACCIÓ per identificar on es troba la tecnologia més innovadora, els proveïdors que la ofereixen i els facilitadors que participen en el procés de transferència de tecnologia i coneixement.
Col·laboracions (més recents)
Dreamer: Detección precoz alzheimer
MJN Neuroserveis.
Beatriz Lopez, Jaume Gauchola, Joaquim Massana. 2020-2023.
AI FORA – Artificial Intelligence for Assessment
Volkwagen.
Albert Sabater, Beatriz Lopez. 2020.
Algorismes per predir crisis epilèptiques.
MJN Neuroserveis.
Beatriz Lopez. 2019.
Establir un marc d’actuació respecte a la col·laboració entre les parts en la realització d’una prova pilot real.
FMWOR – Fundació Barcelona Mobile World Capital Fundation MJNNE – MJN Neuroserveis S.L. 4919 – Clínica Corachán REESP – Rebar Espai SL (Matsalud).
Beatriz Lopez. 2017-2018.
Realització de proves i anàlisi de models d’intel·ligència artificial que permetin anticipar crisis d’epilèpsia amb minuts d’antelació fent servir dades clíniques de pacients reals.
MJN Neuroserveis.
Beatriz Lopez. 2017-2018
Difusió de l’eina HTE-DLP 3.0, que té l’objectiu de millorar el maneig de la Hipercolesterolèmia Familiar, en fòrums científics i tècnics especialitzats al llarg del 2018.
SANOFI
Alberto Zamora, Beatriz Lopez. 2018
Predicció d’afluencia a urgències i la necessitat d’hospitalització urgent derivada.
FHPA – Fundació Hospital de palamós (FUNDACIÓN MN. MIQUEL COSTA)
Beatriz Lopez. 2015-2018.
Gestió intel·ligent de xarxes de distribució d’aigua potable a partir de les dades en línia i fora de línia subministrades per PORDAISA
PRODAISA.
Joan Colomer. 2020-2021.
L’estudi de la flexibilitat que poden proporcionar les sessions de càrrega dels vehicles elèctrics i l’elaboració d’una estratègia de càrrega òptima per a un ús més eficient de l’electricitat.
Resourcefully.
Joaquim Melendez, Marc Cañigueral. 2019-2021
Estudi de les possibilitats que ofereixen les eines de mineria de dades de què disposa el grup eXiT en l’àmbit de la gestió de xarxes de distribució d’aigua potable.
PRODAISA
Joan Colomer. 2017-2018.
Estudi de les possibilitats que ofereixen les eines de mineria de dades de què disposa el grup eXiT en l’àmbit de la gestió energèica, pel cas dels edificis gestionats per AITEL.
AITEL
Joan Colomer. 2017-2018.
Sistemes avançats per a la gestió de processos de plantes de RSU
DNVG – Det Norske Veritas Business Assurance España S.L.
Joan Colomer Llinas. 2015-2016.
Eines
Algorismes de raonament basat en casos (CBR) per al suport a la presa de decisions. El raonament basat en casos ha demostrat ser una metodologia potent per construir sistemes recomanats, permetent definir recomanacions individuals i adaptatives. El raonament basat en casos consta de quatre etapes principals, recuperar, reutilitzar, revisar i retenir, que podrien ampliar-se amb altres addicionals relatives al manteniment, com ara la revisió i la restauració. A cada etapa podeu seleccionar diferents tècniques segons l’àmbit d’aplicació.
Dos models de treball importants: en línia per afinar els hiperparàmetres d’un sistema CBR, i una biblioteca que es pot generar que inclogui el resultat final de la fase d’ajustament, per tal d’integrar el CBR a qualsevol entorn d’execució.
Aquesta eina s’ha utilitzat anteriorment al projecte Pepper H2020 per construir un sistema adaptatiu de recomanació d’insulina, al projecte ITEA Moshca per monitoritzar els nadons prematurs a casa, i en alguns altres projectes més antics dins de l’àmbit sanitari (migranyes, càncer ,…) així com en altres (energia). A cada projecte es comencen a afegir nous mètodes i biblioteques en funció de les particularitats del problema a resoldre. Per exemple, per al sistema de recomanació d’insulina s’ha afegit un mètode per reutilitzar solucions anteriors.
Java.
Cite as: Beatriz López, Carles Pous, Albert Pla, Pablo Gay, Judith Sanz, and Joan Brunet. eXiT*CBR: A framework for case-based medical diagnosis development and experimentation. Artificial Intelligence in Medicine. 51, 2011, 81-91.
Algunes variants d’aquesta eina inclouen:
- exitCDDS: for workflow management. Java. Cita a: Andres El-Fakdi, Francisco Gamero, Joaquím Meléndez, Vincent Auffret, Pascal Haigron. eXiTCDSS: A framework for a workflow-based CBR for interventional Clinical Decision Support Systems and its application to TAVI. Expert Syst. Appl. 41(2): 284-294 (2014)
- Ceaseless CBR, for sequence of events. Python. Cita a: publication under review.
- Context-aware reasoning. Java. Cite as: Albert Pla, Jordi Coll, Natalia Mordvaniuk and Beatriz López. Context-Aware Case-Based Reasoning. The Second International Conference on Mining Intelligence and Knowledge Exploration (MIKE), Cork, 2014. LNAI 8891, pp. 229-238, 2014.
Biblioteca per facilitar la creació de sistemes basats en regles amb finalitat de monitorització o predicció. L’objectiu és facilitar a l’usuari final (experts) la introducció de les regles.
Aquesta eina ha estat utilitzada prèviament al projecte ITEA Moshca per a la monitorització de nadons prematurs a casa, i al projecte de finançament nacional TDApp (Tractament personalitzat del TDAH) per implementar el procediment de presa de decisions Cochare/grade per a les recomanacions d’intervenció .
Java
Cita a: B. López, J. Coll, F.I. Gamero, E. Bargalló, A. López-Bermejo. Intelligent systems for supporting premature babies healthcare with mobile devices. Mobilemed 2013, 4 pages
Diversos algorismes relacionats amb la mineria de patrons d’aprenentatge de seqüències considerant diferents tipus de patrons a aprendre: seqüències, amb intervals informats, multiconjunt, relacions temporals.
Els algorismes s’han aplicat a diferents problemes de ciutats intel·ligents, així com a la fabricació (sistemes d’esdeveniments complexos).
Python, Java.
Cita a:
Pablo Gay, Beatriz López and Joaquim Meléndez. Learning Complex Events from Sequences with Informed Gaps. IEEE 14th International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA), Miami, FL, USA, 2015, pp. 1089-1094.
Pablo Gay, Beatriz López and Joaquim Meléndez, Constraint-Programming Approach for Multiset and Sequence Mining. In Ana Fred and Joaquim Filipe (Eds.): Proceedings of the 4th International Conference on Knowledge Discovery and Information Retrieval (KDIR), 4rd to 7th October 2012, Barcelona, Spain, pages 212-220. ISBN: 978-989-8565-29-7.
Algorisme per extreure patrons temporals (és a dir, A abans de B) de les sèries temporals.
Python. La nostra implementació de vertTIRP està disponible al repositori de Bitbucket a ”https://bitbucket.org/natalia_mordvanyuk/verttirp/src/master/”. El nom d’usuari i la contrasenya següents es poden utilitzar per iniciar la sessió:
Usuari: invitedbymordvanyuk@gmail.com
Contrasenya: YgGhjhGllgFFdlkbvFM..,
Cita a:
Natalia Mordvanyuk, Beatriz López, Albert Bifet: vertTIRP: Robust and Efficient Vertical Frequent Time Interval-related Pattern Mining, Expert Systems with Applications, Volume 168, 15 April 2021, 114-276.
Signal eeg
Eina de processament de dades de senyals, amb un èmfasi especial en els wearable data i els senyals d’EEG. Funcionalitats per a tots els passos de la mineria de dades: filtratge de soroll, finestres, extracció de característiques, selecció de característiques, modelatge, balanç de dades, mètodes de validació, visualització.
Aquest conjunt d’eines s’ha utilitzat en el projecte de finançament nacional SERAS per a la detecció de convulsions i també s’ha aplicat per al pronòstic de l’alcoholisme, l’esquizofrènia i el reconeixement d’emocions.
Al projecte Repair s’espera utilitzar l’eina per a la gestió de dades procedents de wearables. Es podrien considerar modificacions particulars per a la seva integració com a biblioteca.
Matlab. Disponible a: https://caleta.udg.edu/git/eXiT_Research_Group/Signaleeg
Cita a:
Joaquim Massana, Òscar Raya, Jaume Gauchola, Beatriz López: Signaleeg. A practical tool for EEG signal data mining, Neuroinformatics, Neuroinformatics volume 19, pages 567–583 (2021).
Productes
Recomanador adaptatiu d´insulina. Basat en exitCBR.
Android
Cita a: Ferran Torrent-Fontbona, Beatriz Lopez. Personalised Adaptive CBR Bolus Recommender System for Type 1 Diabetes. IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics , Vol 23, Num. 1, January 2019, pp. 387-394
Plataforma per al seguiment dels nadons prematurs a casa.
Segon premi als VdH Innovation Days 2015.
Java.
Cita a: Natalia Mordvanyuk, Beatriz López, Montserrat Reixach, Marta Fabrellas, Montserrat Planella, Carles Cordon, Nuria Simon, Anna Duran, Josep Perapoch, Judit Bassols, Abel López-Bermejo: NoaH: Supporting Premature Babies Care with Mobile Phones, MSF Peadriatics Days, Stockholm, Sweden, April 5-6, 2019.
Eina de suport a la decisió per a la recomanació del tractament de la dislipidèmia i la hipercolesterolèmia familiar.
A. Zamora, B. López and F. Torrent have the intellectual property register of HTE 3.0.
Java.
Cita a: Beatriz López, Ferran Torrent-Fontbona, Guillem Paluzie, Alberto Zamora. HTE 3.0: Clinical Decision Support System for lipid-lowering treatment and familial hypercholesterolemia detection. 8enes Jornades de TIC Salut i Social, Vic, Catalonia, September 27-28 2018.
Anàlisi de la marxa per a la predicció de la durada de la rehabilitació després d’una operació de maluc. Basat en Bag of words per a l’extracció de característiques i SVM i Case-Based-Reasoning per a la classificació.
Java
Cita a: Albert Pla, Natalia Mordvanyuk, Beatriz López, Marco Raaben, Taco J. Blokhuid, Herman R. Holstlag: Bag-of-steps: Predicting Lower-limb Fracture Rehabilitation Length. Neurocomputing, Volume 268, 13 December 2017, Pages 109-115.
L’aplicació de preprocessament de dades és una eina que detecta/corregeix les dades absents, corruptes o inexactes (valors atípics), les remostreja, si cal, i obté perfils de càrrega d’energia (diaris setmanal). Això és necessari per explotar aquesta informació mitjançant altres eines (previsió, optimització, planificació).
Descarregar fitxa de producte (forma part del projecte E-LAND)
L’eina Optimal Scheduler proporciona una programació horària de l’emmagatzematge (quan s’emmagatzema o consumeix) i dels actius controlables (quan s’encén o s’apaga) per maximitzar l’ús dels recursos energètics renovables. Es basa en la previsió de producció/consum al Comunitat Energètica Local (LES). L’aplicació és totalment integrable al Sistema de Gestió Energètica.
El mòdul Programador òptim proporciona la programació dels punts de funcionament de les unitats d’emmagatzematge disponibles i de les càrregues flexibles (que es poden reprogramar) que optimitzen l’ús de les fonts locals d’energia renovable. Es considera l’energia multivectorial, incloses les transformacions energètiques vectorials.
Descarregar la fitxa del producte (forma part del projecte E-LAND)
Un conjunt de serveis web que proporciona capacitats millorades de supervisió i programació de l’energia.
PROBLEMA ABORDAT: La presència de les FER a la xarxa requereix una observabilitat addicional de la xarxa de BT i mecanismes de suport per a una gestió més eficient. Els mètodes tradicionals per superar aquests reptes requereixen grans inversions.
PROPOSTA DE VALOR: El LVD-DST proporciona als DSOs la intel·ligència per convertir la seva xarxa de BT en una xarxa de BT intel·ligent.
FUNCIONALITATS CLAU:
- Previsió de la demanda i la generació: utilitza les dades dels comptadors intel·ligents per a les previsions diàries i la predicció de problemes de congestió i tensió.
- Detecció i aïllament de fallades: proporciona una supervisió millorada de la xarxa basada en estadístiques multivariants per detectar automàticament les fallades i altres anomalies en un sentit estadístic.
- Programació òptima del funcionament de la xarxa: calcula els programes òptims de funcionament dels elements actius (interruptors/emmagatzematge) a la xarxa per evitar els esdeveniments crítics i reduir l’intercanvi d’energia a nivell de subestació i reduir els pics de consum.
Descarregar la fitxa del producte (forma part del projecte RESOLVD)
Les fonts d’energia renovables, com ara la generació fotovoltaica o eòlica, són intermitents. Per aprofitar al màxim l’energia que poden generar, consumir o emmagatzemar cal estimar la generació i el consum previstos. Energy Forecaster proporciona l’eina per preveure tant la generació com el consum.
L’eina proporciona previsions per a diferents vectors energètics: càrregues elèctriques i tèrmiques; generació fotovoltaica i eòlica.
Les dades proporcionades a l’eina Energy Forecaster són preprocessades primer per l’eina Data Pre-Processing Application per assegurar-ne la qualitat.
Els resultats de la previsió es proporcionen a l’eina de programació òptima per calcular la programació òptima dels actius.
L’eina Energy Forecaster proporciona una previsió horària de les càrregues elèctriques i de la generació fotovoltaica i eòlica. S’hi ofereixen dos horitzons de previsió: intradiari i diari. Les previsions es basen en les dades meteorològiques, les característiques dels actius de generació i la informació contextual. L’ocupació també es pot considerar una entrada per a la previsió. L’aplicació és totalment integrable al sistema de gestió de l’energia.
Descarregar la fitxa del producte (forma part del projecte E-LAND)
Spin off- Newronia
NEWRONIA és una empresa de base tecnològica fundada el 2011 com a resultat de l’activitat en el grup de recerca eXiT de la Universitat de Girona per resoldre problemes d’optimització.
- Intel·ligència artificial–> Desenvolupa aplicacions informàtiques basades en intel·ligència artificial que ajuden en la presa de decisions, especialment quan es tracta d’un gran nombre de variables i restriccions.
- Optimització–> Realitza un projecte per optimitzar l’ús dels recursos en les empreses, aconseguint una reducció en els costos, augmentar la productivitat i minimitzar l’impacte ambiental.
- Distribució i transport–> El procés diari de decisió de la ruta per a cada vehicle és molt repetitiu i tediós i pot ser automatitzat, estalviant temps i trobant solucions que minimitzin els costos, entre d’altres criteris.
